Quadrotor Identification through the Cooperative Particle Swarm Optimization-Cuckoo Search Approach
المؤلفون المشاركون
El gmili, Nada
Mjahed, Mostafa
El kari, Abdeljalil
Ayad, Hassan
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-07-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper explores the model parameters estimation of a quadrotor UAV by exploiting the cooperative particle swarm optimization-cuckoo search (PSO-CS).
The PSO-CS regulates the convergence velocity benefiting from the capabilities of social thinking and local search in PSO and CS.
To evaluate the efficiency of the proposed methods, it is regarded as important to apply these approaches for identifying the autonomous complex and nonlinear dynamics of the quadrotor.
After defining the quadrotor dynamic modelling using Newton–Euler formalism, the quadrotor model’s parameters are extracted by using intelligent PSO, CS, PSO-CS, and the statistical least squares (LS) methods.
Finally, simulation results prove that PSO and PSO-CS are more efficient in optimal tuning of parameters values for the quadrotor identification.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
El gmili, Nada& Mjahed, Mostafa& El kari, Abdeljalil& Ayad, Hassan. 2019. Quadrotor Identification through the Cooperative Particle Swarm Optimization-Cuckoo Search Approach. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129644
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
El gmili, Nada…[et al.]. Quadrotor Identification through the Cooperative Particle Swarm Optimization-Cuckoo Search Approach. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129644
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
El gmili, Nada& Mjahed, Mostafa& El kari, Abdeljalil& Ayad, Hassan. Quadrotor Identification through the Cooperative Particle Swarm Optimization-Cuckoo Search Approach. Computational Intelligence and Neuroscience. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129644
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1129644
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر